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10分钟上手！gh_mirrors/aw/awesome-instruction-datasets数据集下载与使用教程
10分钟上手gh_mirrors/aw/awesome-instruction-datasets数据集下载与使用教程【免费下载链接】awesome-instruction-datasetsA collection of awesome-prompt-datasets, awesome-instruction-dataset, to train ChatLLM such as chatgpt 收录各种各样的指令数据集, 用于训练 ChatLLM 模型。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-instruction-datasetsgh_mirrors/aw/awesome-instruction-datasets是一个全面的开源指令数据集集合用于训练ChatGPT、LLaMA、Alpaca等对话式LLM模型。本教程将帮助你快速下载并开始使用这些高质量的指令调优资源让你的LLM训练项目事半功倍 一键获取数据集简单克隆步骤获取整个数据集仓库只需一行命令无需复杂配置git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-instruction-datasets克隆完成后你将得到包含所有数据集信息的本地仓库其中核心文件包括README.md英文详细说明与数据集索引README_zh.md中文版本说明文档LICENSE开源许可协议 数据集全景三大核心类别该项目将指令数据集分为三大类满足不同训练需求1. SFT监督微调数据集包含50高质量数据集覆盖通用指令、代码/数学推理和多语言场景通用指令Alpaca(52K)、LIMA(1K)、UltraChat(200K)、OpenHermes 2.5(~1M)等代码与数学Code Alpaca(20K)、MetaMathQA(395K)、OpenMathInstruct-1(1.8M)等多语言与中文Chinese-LLaMA-Alpaca(51K)、COIG(298K)、Infinity Instruct(7M)等2. RLHF / 偏好数据集用于训练奖励模型的人类偏好数据Anthropic HH-RLHF(22K)帮助性和无害性比较数据Stanford SHP(385K)18个主题领域的人类偏好评分UltraFeedback(64K)多维度反馈指令遵循、真实性、诚实性等NVIDIA HelpSteer系列多属性有用性数据集3. DPO直接偏好优化数据集最新的对齐训练数据格式Orca-DPO-Pairs(12K)基于GPT-4推理轨迹的偏好对UltraFeedback-Binarized(61K-230K)二值化的高质量偏好数据Magpie-Pro-DPO(100K)从对齐LLM合成的偏好对DPO-Mix-7K精选的高效DPO训练数据 快速查找按类别索引数据集项目提供了便捷的分类索引表帮助你快速定位所需数据类别查找位置亮点数据集通用SFTSFT Statistics • General SFT DetailsAlpaca, LIMA, UltraChat, OpenOrca, OpenHermes 2.5代码与数学SFT Statistics • Code Math DetailsCode Alpaca, MetaMathQA, OpenMathInstruct-1, DART-Math多语言与中文SFT Statistics • Multilingual Chinese DetailsChinese-LLaMA-Alpaca, BELLE, COIG, Infinity InstructRLHF / 偏好RLHF Statistics • RLHF DetailsHH-RLHF, SHP, UltraFeedback, HelpSteer系列DPODPO Statistics • DPO DetailsOrca-DPO-Pairs, UltraFeedback-Binarized, Magpie DPO 使用示例开始你的LLM训练之旅以Alpaca数据集为例典型的使用流程如下获取数据集通过README中提供的链接下载wget https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/alpaca_data.json数据格式查看每个样本包含指令、输入和输出{ instruction: 写一封感谢信, input: 感谢同事帮助完成项目, output: 尊敬的[同事姓名]... }训练应用结合LLaMA等基础模型进行微调# 伪代码示例 from datasets import load_dataset from transformers import AutoModelForCausalLM dataset load_dataset(json, data_filesalpaca_data.json) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(decapoda-research/llama-7b-hf) # 微调代码... 进阶资源深入学习与贡献官方文档项目README提供了每个数据集的详细说明、生成方式和引用论文贡献指南如果你发现新的高质量指令数据集可以通过项目的贡献模板提交PR最新动态2023-2025年新增了LIMA、UltraChat、OpenOrca等多个高质量数据集持续关注更新通过本教程你已经掌握了gh_mirrors/aw/awesome-instruction-datasets的基本使用方法。这些丰富的指令数据将为你的LLM训练提供强大支持无论是通用对话模型、代码助手还是数学推理系统都能在这里找到合适的训练资源。现在就开始你的LLM微调之旅吧【免费下载链接】awesome-instruction-datasetsA collection of awesome-prompt-datasets, awesome-instruction-dataset, to train ChatLLM such as chatgpt 收录各种各样的指令数据集, 用于训练 ChatLLM 模型。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-instruction-datasets创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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